Dataset介绍

数据集（Dataset）是一组数据的集合，这些数据通常被用来训练、测试或评估模型。它可以包含结构化数据（如表格数据）或非结构化数据（如文本、图像、音频或视频文件）。数据集中的数据可以是原始的，也可以是经过预处理的，包括清洗、转换和选择等步骤。其目的是为机器学习算法提供输入，以便算法能够学习数据的内在规律和模式，并据此进行预测、分类、聚类或其他类型的分析。

MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集（Dataset）和数据变换（Transforms）实现高效的数据预处理。其中Dataset是Pipeline的起始，mindspore.dataset提供了内置的文本、图像、音频等数据集加载接口，并提供了自定义数据集加载接口。

关于数据集

类型

1.监督学习数据集

2.非监督学习数据集

3.半监督学习数据集

4.强化学习数据集

迭代

可以用create_tuple_iterator或create_dict_iterator接口创建数据迭代器，迭代访问数据，然后送入神经网络中进行训练。 

访问的数据类型默认为Tensor；若设置output_numpy=True，访问的数据类型为Numpy。

自定义数据集

 mindspore.dataset 模块为 MindSpore 框架提供了高效的数据加载和处理能力，包括支持多种常用公开数据集和标准格式数据集的直接加载。然而，当遇到 MindSpore 尚未直接支持的数据集时，我们可以通过自定义数据加载类或自定义数据集生成函数，并利用 GeneratorDataset 接口来加载这些数据集。而GeneratorDataset支持通过可随机访问数据集对象、可迭代数据集对象和生成器(generator)构造自定义数据集。